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20 Jan

从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN

By 苏剑林 | 2019-01-20 | 209346位读者 | 引用

推土机哪家强？成本最低找Wasserstein

2017年的时候笔者曾写过博文《互怼的艺术：从零直达WGAN-GP》，从一个相对通俗的角度来介绍了WGAN，在那篇文章中，WGAN更像是一个天马行空的结果，而实际上跟Wasserstein距离没有多大关系。

在本篇文章中，我们再从更数学化的视角来讨论一下WGAN。当然，本文并不是纯粹地讨论GAN，而主要侧重于Wasserstein距离及其对偶理论的理解。本文受启发于著名的国外博文《Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality》，内容跟它大体上相同，但是删除了一些冗余的部分，对不够充分或者含糊不清的地方作了补充。不管怎样，在此先对前辈及前辈的文章表示致敬。

（注：完整理解本文，应该需要多元微积分、概率论以及线性代数等基础知识。还有，本文确实长，数学公式确实多，但是，真的不复杂、不难懂，大家不要看到公式就吓怕了～）

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分类：数学研究标签：对偶, 优化, GAN, 生成模型阅读全文 83 评论

6 Mar

O-GAN：简单修改，让GAN的判别器变成一个编码器！

By 苏剑林 | 2019-03-06 | 245668位读者 | 引用

本文来给大家分享一下笔者最近的一个工作：通过简单地修改原来的GAN模型，就可以让判别器变成一个编码器，从而让GAN同时具备生成能力和编码能力，并且几乎不会增加训练成本。这个新模型被称为O-GAN（正交GAN，即Orthogonal Generative Adversarial Network），因为它是基于对判别器的正交分解操作来完成的，是对判别器自由度的最充分利用。

FFHQ线性插值效果图

Arxiv链接：https://papers.cool/arxiv/1903.01931
开源代码：https://github.com/bojone/o-gan

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分类：信息时代标签：无监督, GAN, 生成模型, 编码阅读全文 101 评论

18 Feb

恒等式 det(exp(A)) = exp(Tr(A)) 赏析

By 苏剑林 | 2019-02-18 | 65519位读者 | 引用

本文的主题是一个有趣的矩阵行列式的恒等式
\begin{equation}\det(\exp(\boldsymbol{A})) = \exp(\text{Tr}(\boldsymbol{A}))\label{eq:main}\end{equation}
这个恒等式在挺多数学和物理的计算中都出现过，笔者都在不同的文献中看到过好几次了。

注意左端是矩阵的指数，然后求行列式，这两步都是计算量非常大的运算；右端仅仅是矩阵的迹（一个标量），然后再做标量的指数。两边的计算量差了不知道多少倍，然而它们居然是相等的！这不得不说是一个神奇的事实。

所以，本文就来好好欣赏一个这个恒等式。

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分类：数学研究标签：分析, 矩阵, 行列式阅读全文 12 评论

22 Feb

巧断梯度：单个loss实现GAN模型

By 苏剑林 | 2019-02-22 | 45149位读者 | 引用

我们知道普通的模型都是搭好架构，然后定义好loss，直接扔给优化器训练就行了。但是GAN不一样，一般来说它涉及有两个不同的loss，这两个loss需要交替优化。现在主流的方案是判别器和生成器都按照1:1的次数交替训练（各训练一次，必要时可以给两者设置不同的学习率，即TTUR），交替优化就意味我们需要传入两次数据（从内存传到显存）、执行两次前向传播和反向传播。

如果我们能把这两步合并起来，作为一步去优化，那么肯定能节省时间的，这也就是GAN的同步训练。

（注：本文不是介绍新的GAN，而是介绍GAN的新写法，这只是一道编程题，不是一道算法题～）